DeOldify: a ferramenta clássica de código aberto para colorir fotos e vídeos em preto e branco usando técnicas de IA

Introdução geral

O DeOldify é um projeto de código aberto baseado na tecnologia de aprendizagem profunda para colorização e restauração inteligentes de fotos e vídeos em preto e branco. O DeOldify oferece três modelos pré-treinados diferentes: o modelo Artístico se concentra na geração de efeitos de imagem artísticos e detalhados, o modelo Estável é mais adequado para retratos e paisagens naturais, e o modelo de Vídeo é especialmente otimizado para vídeo a fim de garantir a estabilidade da imagem. O modelo de vídeo é otimizado para vídeo a fim de garantir a estabilidade da imagem. O projeto é totalmente de código aberto e pode ser usado por meio do Google Colab, da implantação local e de outros meios, facilitando para qualquer pessoa dar nova vida a fotos e imagens históricas preciosas.

Recomendado:CodeFormer: restauração facial de imagens e vídeos, restauração de fotos antigas, oferece versão de implantação com um clique

Experiência gratuita: https://deoldify.ai/

Lista de funções

• Suporta a coloração automática inteligente de fotos em preto e branco
• Oferece suporte à colorização consistente e estável de vídeos em preto e branco
• Oferece três modelos de pré-treinamento profissional para atender às necessidades de diferentes cenários de aplicativos
  • Modelos artísticos: para efeitos de coloração de imagem da mais alta qualidade
  • Modelo estável: otimização do processamento de retratos e paisagens
  • Modelo de vídeo: garante a suavidade e a estabilidade da coloração do vídeo
• Suporta o uso on-line via Google Colab sem implantação local
• Fornecer uma solução completa de instalação e implementação local
• Suporte para uso interativo via Jupyter Notebook
• Abra o arquivo de pesos do modelo de pré-treinamento para download e uso

Usando a Ajuda

1. acesso on-line (recomendado)

A maneira mais fácil de usá-lo é on-line, por meio do Google Colab:

1. Colorir imagens:
   • Access DeOldify coloração de imagens Caderno Colab
   • Clique no botão "Run" (Executar)
   • Carregue suas fotos em preto e branco
   • Seleção do modelo de coloração adequado (Artístico ou Estável)
   • Aguarde a conclusão do processamento e faça o download dos resultados
2. Coloração de vídeo:
   • Visite o notebook do DeOldify Video Colouring Colab
   • Siga os prompts da interface para executar as células necessárias
   • Carregar arquivos de vídeo em preto e branco
   • Aguarde a conclusão do processamento e faça o download do vídeo após a coloração.

2. instalação e uso local

Se precisar executar o DeOldify em seu computador local, siga estas etapas:

Requisitos ambientais:

• Sistema operacional: Ubuntu 18.04 ou 16.04 (Windows não é compatível)
• Requisitos da placa gráfica:
  • Somente para colorir: placas de vídeo com mais de 4 GB de memória de vídeo
  • Necessário para treinar o modelo: recomenda-se uma placa de vídeo com mais de 11 GB de memória de vídeo

Etapas de instalação:

1. Clone o código do projeto:

git clone https://github.com/jantic/DeOldify.git DeOldify
cd DeOldify

2. Crie um ambiente conda:

conda env create -f environment.yml

3. Ative o ambiente e inicie o Jupyter Lab:

ativar o código-fonte deoldify
laboratório jupyter

4. Faça o download do modelo pré-treinado:

• Acesse o link de download do modelo fornecido pelo projeto
• Faça o download do arquivo de pesos do modelo necessário
• Coloque os arquivos baixados no diretório /models/ do projeto

3. recomendações de uso

1. Escolha o modelo certo:
   • Para fotografias artísticas: use o modelo Artistic para obter efeitos de cores mais ricos.
   • Para retratos e paisagens: o modelo Stable é recomendado!
   • Para processamento de vídeo: certifique-se de usar o modelo de vídeo para garantir a estabilidade da imagem.
2. Habilidades de processamento de imagens:
   • Fornecer imagens em preto e branco de melhor qualidade para obter melhores resultados de coloração.
   • O parâmetro render_factor pode ser ajustado para equilibrar o efeito de processamento e a velocidade.
   • Para fotos importantes, é recomendável experimentar modelos diferentes para obter efeitos contrastantes
3. Advertências:
   • Certifique-se de ter recursos de computação suficientes ao trabalhar com arquivos grandes.
   • O processamento do vídeo pode demorar um pouco, por favor, seja paciente!
   • Recomenda-se processar um pequeno número de amostras para teste antes do processamento em lote

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